Echtzeitsteuerung des Materialflusses in mehrstufigen logistischen Systemen bei globalem Informationsmanagement
©2003
Diplomarbeit
119 Seiten
Zusammenfassung
Inhaltsangabe:Zusammenfassung:
Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit ist ein mehrstufiges logistisches System. Informationen über Systemzustände und den Nachfrageprozess sind jederzeit systemweit vorhanden und werden zur Steuerung des Systems eingesetzt. Die Durchlaufzeit und die Nachfrage stellen stochastische Größen dar. Die Steuerung des logistischen Systems erfolgt in Echtzeit. Hierzu wird ein dreistufiger hierarchischer Planungsansatz eingesetzt, welcher den Materialfluss auf Basis globaler Information steuert. Ziel der Steuerung ist ein kontinuierlicher Materialfluss bei niedrigen Pipelinebeständen. Auf der oberen Hierarchieebene werden die Steuerungsparameter bestimmt, welche das Niveau der Echelon-Bestände jeder Stufe festlegen. Zur Ermittlung der Steuerungsparameter wird ein Basestock-Konzept eingesetzt. Die Flusssteuerung (mittlere Hierarchieebene) regelt den Materialfluss auf Grundlage der Steuerungsparameter. Auf der unteren Hierarchieebene wird die Durchlaufterminierung vorgenommen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird das Systemverhalten in Abhängigkeit einer stochastischen Nachfrage untersucht. Mit Hilfe einer Simulationsstudie werden statistisch gesicherte Aussagen über den Servicegrad, die mittleren Bestände und Durchlaufzeiten, die Varianz der Bestände und die Auslastung der Ressourcen gemacht. Die Simulationsexperimente werden für variierende Einstellungen der Varianz der Nachfrage, sowohl bei stationärem, als auch bei instationärem Erwartungswert der Nachfrage, durchgeführt.
Die Simulationsexperimente zeigen, dass der Zielkonflikt zwischen Servicegrad und Beständen im System gut gelöst wird. Lediglich für große Schwankungen der Nachfrage ist ein leichter Abfall des Servicegrads zu beobachten. Dabei ist auf jeder Stufe des Systems ein geringer linearer Anstieg der im Mittel gehaltenen Bestände festzustellen. Das Phänomen des Bullwhip Effekts kann nicht beobachtet werden. Die Schwankungen der Pufferbestände nehmen auf jeder weiter flussaufwärts liegenden Stufe ab. Die Auslastung und die Flexibilität der Ressourcen kann durch den eingesetzten Planungsansatz erhöht werden und bleibt auch bei einer starken Schwankung der Nachfrage auf einem konstanten Niveau.
Diese Ergebnisse sind einerseits auf die systemweite Informationsweitergabe und andererseits auf den Einsatz des Basestock-Konzepts zurückzuführen. Die Verfügbarkeit globaler Information über Systemzustände und Nachfrage, ermöglichen eine bedarfssynchrone Produktion auf jeder Stufe. […]
Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit ist ein mehrstufiges logistisches System. Informationen über Systemzustände und den Nachfrageprozess sind jederzeit systemweit vorhanden und werden zur Steuerung des Systems eingesetzt. Die Durchlaufzeit und die Nachfrage stellen stochastische Größen dar. Die Steuerung des logistischen Systems erfolgt in Echtzeit. Hierzu wird ein dreistufiger hierarchischer Planungsansatz eingesetzt, welcher den Materialfluss auf Basis globaler Information steuert. Ziel der Steuerung ist ein kontinuierlicher Materialfluss bei niedrigen Pipelinebeständen. Auf der oberen Hierarchieebene werden die Steuerungsparameter bestimmt, welche das Niveau der Echelon-Bestände jeder Stufe festlegen. Zur Ermittlung der Steuerungsparameter wird ein Basestock-Konzept eingesetzt. Die Flusssteuerung (mittlere Hierarchieebene) regelt den Materialfluss auf Grundlage der Steuerungsparameter. Auf der unteren Hierarchieebene wird die Durchlaufterminierung vorgenommen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird das Systemverhalten in Abhängigkeit einer stochastischen Nachfrage untersucht. Mit Hilfe einer Simulationsstudie werden statistisch gesicherte Aussagen über den Servicegrad, die mittleren Bestände und Durchlaufzeiten, die Varianz der Bestände und die Auslastung der Ressourcen gemacht. Die Simulationsexperimente werden für variierende Einstellungen der Varianz der Nachfrage, sowohl bei stationärem, als auch bei instationärem Erwartungswert der Nachfrage, durchgeführt.
Die Simulationsexperimente zeigen, dass der Zielkonflikt zwischen Servicegrad und Beständen im System gut gelöst wird. Lediglich für große Schwankungen der Nachfrage ist ein leichter Abfall des Servicegrads zu beobachten. Dabei ist auf jeder Stufe des Systems ein geringer linearer Anstieg der im Mittel gehaltenen Bestände festzustellen. Das Phänomen des Bullwhip Effekts kann nicht beobachtet werden. Die Schwankungen der Pufferbestände nehmen auf jeder weiter flussaufwärts liegenden Stufe ab. Die Auslastung und die Flexibilität der Ressourcen kann durch den eingesetzten Planungsansatz erhöht werden und bleibt auch bei einer starken Schwankung der Nachfrage auf einem konstanten Niveau.
Diese Ergebnisse sind einerseits auf die systemweite Informationsweitergabe und andererseits auf den Einsatz des Basestock-Konzepts zurückzuführen. Die Verfügbarkeit globaler Information über Systemzustände und Nachfrage, ermöglichen eine bedarfssynchrone Produktion auf jeder Stufe. […]
Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
ID 6672
Wiese, Michael: Echtzeitsteuerung des Materialflusses in mehrstufigen logistischen
Systemen bei globalem Informationsmanagement
Hamburg: Diplomica GmbH, 2003
Zugl.: Karlsruhe, Technische Universität, Diplomarbeit, 2003
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Printed in Germany
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
8
1.1
Problemstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
1.2
Ziel der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3
Vorgehen und Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2 Grundlagen und Begriffsdefinitionen
14
2.1
Begriffliche Abgrenzungen aus dem Bereich Produktion und Logistik . . . . . . 15
2.2
Organisatorische Anordnung und Struktur der Fertigung . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.1
Organisatorische Anordnung der Arbeitssysteme . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.2
Struktur der Produktionsprozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3
Bestandsmanagement in einstufigen Logistiksystemen . . . . . . . . . . . . . . 19
2.4
Bestandsmanagement in mehrstufigen Systemen . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.1
Koordination des Materialflusses bei zentraler Bestandssteuerung . . . . 23
2.4.2
Koordination des Materialflusses bei dezentraler Bestandssteuerung . . 25
2.4.3
Informationsweitergabe in mehrstufigen Logistiksystemen . . . . . . . . 28
2.5
Simulation in Produktion und Logistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3 Hierarchischer Planungsansatz zur Steuerung eines Produktionssystems
32
3.1
Optimierungsproblem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.2
Bestimmung der Steuerungsparameter auf Grundlage strategischer Best¨ande
mehrstufiger Logistikketten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.2.1
Basestock bei normal verteilter Nachfrage und bekannter stochastischer
Durchlaufzeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.2.2
Erwartungswert und Varianz der Durchlaufzeit in einem seriellen Pro-
duktionssystem bei exponential verteilten Maschinenausf¨allen . . . . . . 41
3.2.3
Wartezeiten in einem seriellen Produktionssystem . . . . . . . . . . . . 46
i
3.2.4
Sicherheitsfaktor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.3
Flusssteuerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.3.1
Regelung der Produktionsraten in Echtzeit auf Grundlage systemweiter
Zustandsinformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.3.2
Systemverhalten bei Regelung der Produktionsraten in Echtzeit . . . . 51
3.4
Durchlaufterminierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.5
Algorithmus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.6
Beispiel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4 Simulation eines seriellen vierstufigen Produktionssystems
58
4.1
Zielsystem und Simulationsdatenbasis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.2
Modellierung des vierstufigen Produktionssystems . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.2.1
Strukturierung des Produktionssystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.2.2
Umsetzung in ein Software-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.2.3
Verifikation des Simulationsmodells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.3
Planung der Simulationsexperimente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.3.1
Zielgr¨oßen und Einflussgr¨oßen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
4.3.2
Simulationsdauer und Replikationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
4.4
Simulationsergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
4.4.1
Mittlere Best¨ande und Durchlaufzeiten im Produktionssystem . . . . . 73
4.4.2
Varianz der Best¨ande im Produktionssystem . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.4.3
Servicegrad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.4.4
Maschinenauslastung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5 Zusammenfassung und Ausblick
86
Literaturverzeichnis
88
A Simulationsplanung
91
A.1 Normalverteilung der Zielgr¨oßen bei zehn Replikationen . . . . . . . . . . . . . 91
A.2 Simulationsdauer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
B Simulationsdurchf¨
uhrung
96
B.1 Simulationsexperimente bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . 96
B.2 Simulationsexperimente bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . 106
Abbildungsverzeichnis
1.1
Absicherung der Unsicherheit in einem Logistiksystem . . . . . . . . . . . . . .
9
1.2
Potentielle Widerspr¨uchlichkeit der Unternehmensziele (in Anlehnung an Sch¨ons-
leben (2002), S. 37) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.3
Produktionssteuerung bei systemweiter Information . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1
Aufbau eines Arbeitssystems (vgl. G¨unther und Tempelmeier (2000), S. 7) . . . 16
2.2
Grundstruktur eines Kanban-Systems (in Anlehnung an G¨unther und Tempel-
meier (2000), S. 326) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.1
M -stufiges serielles Produktionssystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2
Kumulierte Nachfrage und Produktion (in Anlehnung an Gershwin (1994), S.
274) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.3
Dreistufige hierarchische Produktionsplanung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.4
Optimale Einteilung der x-Ebene (vgl. Gershwin (1994), S. 452) . . . . . . . . 38
3.5
Dichtefunktion der Durchlaufzeiten f¨ur t
w
i
= 0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.6
Durchlaufzeiten im vierstufigen Produktionssystem . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.7
Wartezeit t
w
i
(n) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.8
Maschinen- und Pufferzust¨ande . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.9
Kontinuierliche und diskrete Produktionskennlinie (vgl. Bai und Gershwin (1996),
S. 190) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.10 Produktionsplanungs-Algorithmus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.11 Beispiel: Systemverhalten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.1
Vorgehen bei einer Simulationsstudie (vgl. VDI-Richtlinie 3633, VDI (2000), S.
11) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.2
Vierstufiges Produktionssystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.3
Zustandsgraph einer Maschine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
1
Abbildungsverzeichnis
4.4
Zustandsgraph eines Puffers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.5
Auswirkung der Bearbeitungszeit auf die Zielgr¨oßen . . . . . . . . . . . . . . . 69
4.6
Basestock in Abh¨angigkeit der Varianz der Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . 73
4.7
Mittlerer Pipelinebestand bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.8
Mittlerer Pipelinebestand bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . 74
4.9
Mittlerer kumulierter WIP aller Stufen bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . 76
4.10 Durchlaufzeit bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.11 Mittlerer kumulierter WIP aller Stufen bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . 77
4.12 Durchlaufzeit bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.13 Varianz der Best¨ande bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.14 Varianz der Best¨ande bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . 79
4.15 Varianz des Endproduktbestands bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . 79
4.16 Varianz des Endproduktbestands bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 80
4.17 Bereinigte Varianz der Best¨ande bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . 81
4.18 Bereinigte Varianz der Best¨ande bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 81
4.19 Servicegrad bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.20 Servicegrad bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.21 Maschinenstatus bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.22 Maschinenstatus bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.23 Pausenanteil bei station¨arer und instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . . 85
A.1 Histogramm: -Servicegrad bei zehn Replikationen . . . . . . . . . . . . . . . 91
A.2 Histogramm: Mittlerer Bestand bei zehn Replikationen . . . . . . . . . . . . . 92
A.3 Histogramm: Varianz des Bestands bei zehn Replikationen . . . . . . . . . . . 92
A.4 Histogramm: %-Pause einer Maschine bei zehn Replikationen . . . . . . . . . . 93
A.5 Histogramm mit Trendlinie: MTBF bei Simulationsdauer t = 600[ZE]
. . . . 94
A.6 Histogramm mit Trendlinie: MTTR bei Simulationsdauer t = 600[ZE] . . . . . 95
A.7 Histogramm mit Trendlinie: Station¨are Nachfrage bei Simulationsdauer t =
600[ZE] und
2
d
= 45
2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
2
Tabellenverzeichnis
2.1
Strukturierung von Dispositionskonzepten (in Anlehnung an Arnold, Isermann,
Kuhn und Tempelmeier (2002), S. A3-71) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.1
Eigenschaften einer Produktionsstufe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2
Erwartungswert und 2tes Moment der Durchlaufzeit . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3
Beispiel: Eingabedaten
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.4
Beispiel: Erwartungswert und 2tes Moment der Durchlaufzeit . . . . . . . . . . 55
3.5
Beispiel: Erwartete Durchlaufzeit und Varianz von Stufe i zur Senke . . . . . . 56
3.6
Beispiel: Basestock und Puffergr¨oßen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.1
Klassen mit ihren Attributen und Operationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.2
Verifikation der Flusssteuerung - Grenzen der Produktionsraten . . . . . . . . . 65
4.3
Verifikation der Flusssteuerung - Betriebspunkt . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
4.4
Verifikation der Flusssteuerung - Puffergrenzen . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.5
Zielgr¨oßen der Simulationsstudie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
4.6
Parameter-Einstellungen f¨ur Bearbeitungszeit, Ausfall- und Reparaturrate . . . 70
4.7
Halbe 95%-Konfidenzintervalle der Zielgr¨oßen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
A.1 95%-Konfidenzintervalle der Zufallsgr¨oßen bei Simulationsdauer t = 600[ZE]
und 10 Replikationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
B.1 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 0 bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . . 96
B.2 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 0 bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 97
B.3 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 0 bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 97
B.4 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 15
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 98
B.5 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 15
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 98
B.6 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 15
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 98
3
Tabellenverzeichnis
B.7 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 30
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 99
B.8 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 30
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 99
B.9 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 30
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 99
B.10 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 45
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 100
B.11 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 45
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 100
B.12 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 45
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 100
B.13 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 60
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 101
B.14 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 60
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 101
B.15 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 60
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 101
B.16 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 75
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 102
B.17 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 75
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 102
B.18 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 75
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 102
B.19 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 90
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 103
B.20 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 90
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 103
B.21 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 90
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 103
B.22 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 105
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 104
B.23 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 105
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . 104
B.24 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 105
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . 104
B.25 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 120
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 105
B.26 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 120
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . 105
B.27 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 120
2
bei station¨arer Nachfrage . . . . . . . . 105
B.28 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 0 bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . . 106
B.29 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 0 bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 107
B.30 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 0 bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 107
B.31 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 15
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 108
B.32 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 15
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 108
B.33 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 15
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 108
B.34 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 30
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 109
B.35 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 30
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 109
B.36 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 30
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 109
B.37 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 45
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 110
B.38 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 45
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 110
B.39 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 45
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 110
B.40 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 60
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 111
4
Tabellenverzeichnis
B.41 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 60
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 111
B.42 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 60
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 111
B.43 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 75
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 112
B.44 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 75
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 112
B.45 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 75
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 112
B.46 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 90
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . . 113
B.47 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 90
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 113
B.48 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 90
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 113
B.49 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 105
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 114
B.50 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 105
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . 114
B.51 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 105
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . 114
B.52 Simulationsergebnisse f¨ur
2
d
= 120
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . . 115
B.53 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 120
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . 115
B.54 95 %-Konfidenzintervall f¨ur
2
d
= 120
2
bei instation¨arer Nachfrage . . . . . . . 115
5
Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit ist ein mehrstufiges logistisches System. Informatio-
nen ¨uber Systemzust¨ande und den Nachfrageprozess sind jederzeit systemweit vorhanden und
werden zur Steuerung des Systems eingesetzt. Die Durchlaufzeit und die Nachfrage stellen
stochastische Gr¨oßen dar. Die Steuerung des logistischen Systems erfolgt in Echtzeit. Hierzu
wird ein dreistufiger hierarchischer Planungsansatz eingesetzt, welcher den Materialfluss auf
Basis globaler Information steuert. Ziel der Steuerung ist ein kontinuierlicher Materialfluss bei
niedrigen Pipelinebest¨anden. Auf der oberen Hierarchieebene werden die Steuerungsparame-
ter bestimmt, welche das Niveau der Echelon-Best¨ande jeder Stufe festlegen. Zur Ermittlung
der Steuerungsparameter wird ein Basestock-Konzept eingesetzt. Die Flusssteuerung (mittle-
re Hierarchieebene) regelt den Materialfluss auf Grundlage der Steuerungsparameter. Auf der
unteren Hierarchieebene wird die Durchlaufterminierung vorgenommen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird das Systemverhalten in Abh¨angigkeit einer stochastischen Nach-
frage untersucht. Mit Hilfe einer Simulationsstudie werden statistisch gesicherte Aussagen ¨uber
den Servicegrad, die mittleren Best¨ande und Durchlaufzeiten, die Varianz der Best¨ande und
die Auslastung der Ressourcen gemacht. Die Simulationsexperimente werden f¨ur variierende
Einstellungen der Varianz der Nachfrage, sowohl bei station¨arem, als auch bei instation¨arem
Erwartungswert der Nachfrage, durchgef¨uhrt.
Die Simulationsexperimente zeigen, dass der Zielkonflikt zwischen Servicegrad und Best¨anden
im System gut gel¨ost wird. Lediglich f¨ur große Schwankungen der Nachfrage ist ein leichter
Abfall des Servicegrads zu beobachten. Dabei ist auf jeder Stufe des Systems ein geringer
linearer Anstieg der im Mittel gehaltenen Best¨ande festzustellen. Das Ph¨anomen des Bullwhip
Effekts kann nicht beobachtet werden. Die Schwankungen der Pufferbest¨ande nehmen auf je-
der weiter flussaufw¨arts liegenden Stufe ab. Die Auslastung und die Flexibilit¨at der Ressourcen
kann durch den eingesetzten Planungsansatz erh¨oht werden und bleibt auch bei einer starken
Schwankung der Nachfrage auf einem konstanten Niveau.
Diese Ergebnisse sind einerseits auf die systemweite Informationsweitergabe und andererseits
auf den Einsatz des Basestock-Konzepts zur¨uckzuf¨uhren. Die Verf¨ugbarkeit globaler Informa-
tion ¨uber Systemzust¨ande und Nachfrage, erm¨oglichen eine bedarfssynchrone Produktion auf
jeder Stufe. Der Einsatz des Basestock-Konzepts erm¨oglicht einen kontinuierlichen Material-
fluss, da die Materialflusselemente lediglich in kleinen Mengen zu einer nachfolgenden Stufe
weitergeleitet werden.
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
Wachsende Kundenanforderungen hinsichtlich Liefertreue und Variantenvielfalt stellen das
Produktions- und Logistikmanagement vor neue Herausforderungen. Das Ziel den unterschied-
lichsten Kundenbed¨urfnissen gerecht zu werden und dabei die Kosten unter Kontrolle zu halten,
veranlasste die Unternehmen neue Konzepte zu entwickeln, die diesen Anforderungen gerecht
werden (vgl. Minner (2000), S. 1). Stand fr¨uher eine hohe Auslastung der Maschinen im Vor-
dergrund, werden heute niedrige Best¨ande und eine hohe Liefertreue deutlich st¨arker betont
(vgl. Wiendahl (1997), S. 3).
Der Fortschritt im Bereich der Informationstechnologie setzte ein enormes Effizienzsteigerungs-
potential frei (vgl. Simchi-Levi, Kaminsky und Simchi-Levi (2000), S.81): Information ¨uber
den Bedarf des Kunden wird in Form von point-of-sale (POS) Daten gesammelt, z.B. an der
Scanner-Kasse eines Kaufhauses. Des Weiteren ist es m¨oglich Informationen ¨uber den Zustand
des Logistiksystems systemweit zur Verf¨ugung zu stellen, z.B. Informationen ¨uber Maschi-
nenausf¨alle oder Lagerbest¨ande. Sofern keine Einschr¨ankungen bei der Informationsweitergabe
bestehen, kann jede Produktionsstufe auf die Point-of-sale- und Zustandsdaten zur¨uckgreifen
und auf deren Grundlage den Produktionsprozess planen. Systemweite Bedarfs- und Zustands-
informationen bilden die Basis einer intelligenten Koordination des Materialflusses und der
Steuerung von Systembest¨anden.
Trotz aller Konzepte, die durch die Informationstechnologie erm¨oglicht werden, ist es weiterhin
notwendig Sicherheitsbest¨ande anzulegen: die Ursachen der Unsicherheit in Logistiksystemen
sind weiterhin vorhanden, lediglich die Informationsweitergabe von zuf¨alligen Ereignissen wurde
automatisiert und beschleunigt. Die Unsicherheit der Kundennachfrage und des Produktions-
prozesses resultiert aus zeitlichen und mengenm¨
aßigen Abweichungen von Plandaten.
Mengenm¨aßige Abweichungen k¨onnen durch zu hohe Bestellungen des Kunden in Folge von
Sonderangeboten entstehen. Zeitliche Abweichungen werden z.B. durch verz¨ogerte Anlieferung
von Produkten hervorgerufen. Um diese Unregelm¨aßigkeiten auszugleichen werden zwischen
8
1.1 Problemstellung
den Produktionsstufen Lagerpl¨atze eingerichtet. Mengenm¨aßige Abweichungen von Plandaten
werden durch das Anlegen von Sicherheitsbest¨anden abgesichert. Um zeitliche Abweichung
von Plandaten auszugleichen, werden Produktionsprozesse vor ihrem eigentlichen Starttermin
gestartet. Beide Maßnahmen f¨uhren schließlich zu Best¨anden (vgl. Abbildung 1.1), die ¨uber
dem erforderlichen Maß liegen (vgl. Minner (2000), S. 1f).
Das Bestandsmanagement legt die Bestellmengen und -zeitpunkte fest, um die Schwan-
Abbildung 1.1: Absicherung der Unsicherheit in einem Logistiksystem
kungen im Nachfrage- und Produktionsprozess auszugleichen und die Lieferbereitschaft zu
sichern. Die Bestellmengen und -zeitpunkte werden durch die Regeln einer Lagerhaltungs-
politik festgelegt. In einem Produktionssystem bestimmen diese Regeln die Disposition der
Fertigungsauftr¨age.
Die eingesetzten Konzepte des Bestandsmanagements m¨ussen der Unternehmensstrategie
entsprechend ausgew¨ahlt werden. Unternehmungen folgen einem langfristigen Ziel, das man
mit
"
Streben nach Wertsch¨opfung" umschreiben kann (vgl. G¨unther und Tempelmeier (2000),
S. 1f). Aus Inputg¨utern werden wertgesteigerte Outputg¨uter erzeugt. Die Transformation vom
Input- zum Outputgut erfolgt innerhalb eines Produktionssystems, in dem Produktionsfakto-
ren (Arbeitskr¨afte, Betriebsmittel, Werkstoffe, Energie und Zusatzfaktoren) zielgerichtet einge-
setzt werden, um Erzeugnisse auszubringen (vgl. Neumann (1996), S. 2). Die Leistungsf¨ahig-
9
1 Einleitung
Abbildung 1.2: Potentielle Widerspr¨
uchlichkeit der Unternehmensziele (in Anlehnung an
Sch¨onsleben (2002), S. 37)
10
1.2 Ziel der Arbeit
keit einer Unternehmung umfasst dabei die Zielerreichung in den Bereichen Zeit, Qualit¨
at,
Wirtschaftlichkeit und Flexibilit¨
at. Aus den vier Bereichen ergeben sich m¨ogliche Zielkon-
flikte hinsichtlich ihrer Umsetzung durch die Unternehmensstrategie (vgl. Abbildung 1.2).
Hohe Produktqualit¨at kann unter Umst¨anden nur in Verbindung mit h¨oheren Kosten, l¨ange-
ren Durchlaufzeiten und geringerer Flexibilit¨at erbracht werden. Liegt die Priorit¨at auf kurzen
Durchlaufzeiten, kann die Flexibilit¨at eingeschr¨ankt werden, z.B. durch eine geringere Vari-
antenvielfalt. Die Zielsetzungen des Bestandsmanagements basieren im Allgemeinen auf der
Minimierung der Logistikkosten bei Sicherung einer gewissen Lieferbereitschaft und Flexibilit¨at
(vgl. Sch¨onsleben (2002), S. 36f).
1.2 Ziel der Arbeit
Ziel dieser Arbeit ist es, statistisch gesicherte Erkenntnisse ¨uber die Auswirkungen einer sto-
chastischen Nachfrage auf die Best¨ande, die Lieferbereitschaft und die Ressourcenauslastung
eines logistischen Systems zu gewinnen, unter der Voraussetzung, dass Informationen ¨uber die
Nachfrage und den Systemzustand jederzeit global vorliegen. F¨ur die Umsetzung der Unterneh-
mensstrategie ist dabei im Bereich
"
Wirtschaftlichkeit" von Interesse, wie sich die Best¨
ande
im System (Kapitalbindung) und die Auslastung der Betriebsmittel (Kapitaleinsatz) aufgrund
einer schwankenden Nachfrage ver¨andern. Die Untersuchung soll weiterhin zeigen, wie sich die
Lieferbereitschaft bei einer stochastischen Nachfrage verh¨alt. Untersuchungsgegenstand ist
ein vierstufiges serielles Produktionssystem. Als Untersuchungsmethode wird die Simulation
eingesetzt.
1.3 Vorgehen und Aufbau der Arbeit
Um die Produktion auf Grundlage globaler Information zu steuern, wird ein dreistufiger hier-
archischer Planungsansatz eingesetzt, welcher von Bai und Gershwin (vgl. Gershwin (1994))
entwickelt wurde. Der Planungsansatz erm¨oglicht eine m¨oglichst bedarfssynchrone Produktion
bei niedrigen Pipelinebest¨anden. Dabei werden in alle Steuerungsentscheidungen die aktuellen
Maschinenzust¨ande und Bestandsh¨ohen, sowie die momentane Nachfrage, einbezogen. Es wer-
den stochastische Durchlaufzeiten im Produktionssystem vorausgesetzt, die ausschließlich
durch zuf¨allige Maschinenausf¨alle hervorgerufen werden. Das serielle Produktionssystem aus
Abbildung 1.3 wird auf Basis des dreistufigen hierarchischen Planungsansatzes gesteuert. Auf
11
1 Einleitung
Abbildung 1.3: Produktionssteuerung bei systemweiter Information
der oberen Hierarchieebene wird eine als zweckm¨aßig erachtete Bestandsh¨ohe als Steue-
rungsparameter bestimmt. Der Planungsansatz von Bai und Gershwin wird hierzu modifiziert:
die als zweckm¨aßig erachteten Best¨ande einer Produktionsstufe werden, im Rahmen dieser
Abhandlung, mittels strategischer Sicherheitsbest¨ande mehrstufiger Logistikketten nach Ep-
pen und Martin (vgl. Eppen und Martin (1988)) ermittelt.
Die Koordination des Materialflusses erfolgt auf der mittleren Ebene, indem die Produktions-
raten so geregelt werden, dass ein m¨oglichst gleichm¨aßiger Fluss erzeugt und die w¨unschens-
werte Bestandsh¨ohe auf jeder Stufe gehalten wird.
Die Durchlaufterminierung auf der unteren Ebene bestimmt, auf Basis der Produktionsraten
der mittleren Ebene, die Einlastzeitpunkte der Fertigungsauftr¨age.
R¨ustzeiten und Losgr¨oßen werden im Rahmen dieser Arbeit außer Acht gelassen. Es werden
ausschließlich einzelne Materialflusselemente (1 ME) betrachtet. Ein Materialflusselement kann
jedoch als ein Los aufgefasst werden und die R¨ustzeit in diesem Fall zur Los-Bearbeitungszeit
hinzugerechnet werden. Des Weiteren werden die Best¨ande nicht monet¨ar bewertet. Es wird
angenommen, dass ein Materialflusselement auf jeder Produktionsstufe gleich viel wert ist.
Im folgenden Kapitel werden die Grundlagen des Themengebiets erl¨autert und Fachbegriffe
definiert. Der Hauptteil der Arbeit beginnt mit dem Kapitel 3, in welchem der dreistufige hier-
archische Planungsansatz eingef¨uhrt und um die Bestimmung der Steuerungsparameter, mittels
strategischer Best¨ande mehrstufiger Logistikketten, erweitert wird. Die Planung, Durchf¨uhrung
12
1.3 Vorgehen und Aufbau der Arbeit
und Auswertung der Simulationsexperimente folgt im Kapitel 4. Die Zusammenfassung der Ar-
beit schließt die Abhandlung mit dem Kapitel 5 ab.
13
2 Grundlagen und Begriffsdefinitionen
In einem logistischen System m¨ussen zuk¨unftige Aktivit¨aten, die der Zielsetzung des Unterneh-
mens dienen, ermittelt und festgelegt werden. Die Planung dieser Aktivit¨aten kann in strategi-
sche und operative Planungsaufgaben unterteilt werden: Das Erfolgspotential eines Unterneh-
mens wird im Rahmen der strategischen Planung gesichert, z.B. durch die Wahl der Standorte
von Werken und Lagern. Die operative Planung befasst sich mit regelm¨aßig ablaufenden Auf-
gaben. Sie gibt zeit- und mengengenaue Vorgaben f¨ur die Ausf¨uhrung von Prozessen. Die
Planungsaufgaben erstrecken sich, sowohl bei der strategischen, als auch bei der operativen
Planung, auf die Bereiche Beschaffung, Produktion, Distribution und Verkauf (vgl. Arnold,
Isermann, Kuhn und Tempelmeier (2002), S. A1-9f).
Im Rahmen dieser Arbeit werden die operativen Planugsaufgaben eines logistischen Sys-
tems im Bereich Produktion betrachtet. Ausgehend von einer vorgegebenen Ausstattung mit
Produktionsanlagen, legt die operative Produktionsplanung und -steuerung fest, wann welche
Mengen an Produkten gefertigt werden. Aufgrund der Entscheidungen im Bereich der Pro-
duktionsplanung werden oft weitere logistische Prozesse ausgel¨ost, z.B. die Lagerung oder
der innerbetriebliche Transport (vgl. G¨unther und Tempelmeier (2000), S. 144). Die Lagerung
stellt dabei keine eigenst¨andige Planungsaufgabe dar. Aufgabe des Bestandmanagements ist es
vielmehr, die Planung der Produktionsprozesse auf die Optimierung der Best¨ande auszurichten
(vgl. Arnold, Isermann, Kuhn und Tempelmeier (2002), S. A1-11).
Die folgenden Abschnitte erl¨autern die Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung, so-
wie des Bestandmanagements. Nach begrifflichen Abgrenzungen aus dem Bereich Produktion
und Logistik (Abschnitt 2.1), wird der Fertigungsprozess hinsichtlich Organisation und Struktur
differenziert (Abschnitt 2.2). Die durch die Produktionsplanung hervorgerufenen Lagerungs-
prozesse werden f¨ur einstufige (Abschnitt 2.3) und mehrstufige (Abschnitt 2.4) logistische
Systeme betrachtet. Abschnitt 2.5 bietet schließlich einen ¨
Uberblick ¨uber die Simulation in
Materialflusssystemen.
14
2.1 Begriffliche Abgrenzungen aus dem Bereich Produktion und Logistik
2.1 Begriffliche Abgrenzungen aus dem Bereich Produktion und
Logistik
Im Folgenden werden grundlegende Begriffe aus dem Gebiet der Produktion und Logistik defi-
niert, sowie die enge Verbindung der beiden Gebiete dargelegt. Einerseits werden aus dem
Bereich der Produktion die Begriffe (industrielle) Produktion, Produktionssystem und Ar-
beitssystem, andererseits aus dem Gebiet der Logistik die Begriffe Logistik und Logistikkette,
erl¨autert.
G¨unther und Tempelmeier (2000) definieren den Begriff der (industriellen) Produktion wie
folgt:
"
Unter (industrieller) Produktion versteht man die Erzeugung von Ausbrin-
gungsg¨utern (Produkten) aus materiellen und nichtmateriellen Einsatzg¨utern (Pro-
duktionsfaktoren) nach bestimmten technischen Verfahrensweisen."
Produkte werden innerhalb eines Produktionssystems gefertigt, welches Gershwin (1994) zu
einer Menge von Maschinen, Transporteinheiten, Computern, Puffern und anderen Dingen, die
gemeinsam zur Produktion genutzt werden, zusammenfasst. Menschen geh¨oren ebenfalls zu
einem Produktionssystem. Die kleinste organisatorische Einheit, in der ein einzelner Abschnitt
eines Produktionsprozesses durchgef¨uhrt wird, wird nach G¨unther und Tempelmeier (2000) als
Arbeitssystem bezeichnet und l¨asst sich durch folgende Elemente beschreiben (vgl. Abbildung
2.1):
· Input: Den physischen Input eines Arbeitssystems stellen die zu bearbeitenden Vorpro-
dukte dar. Vorprodukte k¨onnen z.B. Rohstoffe, Zwischenprodukte oder Verbrauchsfakto-
ren sein. Grunddaten dienen der Ausf¨uhrung der Produktion und der Montage als Input
und liegen z.B. in Form von Arbeitsgangbeschreibungen vor. Planungsdaten werden hin-
gegen zur Steuerung der Produktion genutzt und k¨onnen z.B. als Produktionsauftrag
vorliegen.
· Transformation: Unter Einsatz von Produktionsfaktoren (Menschen, Maschinen) erfah-
ren die zu bearbeitenden Vorprodukte eine Status¨anderung und Wertsteigerung.
· Output: Produkte verlassen das Arbeitssystem nach ihrer Bearbeitung. Die Fertigstellung
wird als R¨uckmeldung an das Produktionsplanungs- und -steuerungssystem ¨ubermittelt.
15
2 Grundlagen und Begriffsdefinitionen
Abbildung 2.1: Aufbau eines Arbeitssystems (vgl. G¨
unther und Tempelmeier (2000), S. 7)
Meistens werden mehrere Produktarten hergestellt, die jedoch auf gemeinsame Vorproduk-
te zur¨uckgreifen. Weiterhin k¨onnen gleichartige technische Arbeitsg¨ange bei unterschiedlichen
Produkten anfallen. Hieraus ergibt sich h¨aufig ein vernetzter Materialfluss und die Notwendig-
keit verschiedene Arbeitssysteme durch Transportpfade miteinander zu vernetzen.
Die Logistik ist eng mit der Produktion verbunden. G¨unther und Tempelmeier (2000) beschrei-
ben den Begriff
"
Logistik" wie folgt:
"
In der Betriebswirtschaftslehre versteht man unter Logistik eine ganzheitliche, die
einzelnen Funktionsbereiche der Unternehmung ¨ubergreifende Betrachtungsweise,
die die Optimierung des Material- und Erzeugnisflusses unter Ber¨ucksichtigung
der damit zusammenh¨angenden Informationsstr¨
ome zum Ziel hat."
Nach G¨unther und Tempelmeier (2000) sind, die Anlieferung von Fertigungsmaterial an ein
Arbeitssystem (Beschaffungslogistik), der Weitertransport von Werkst¨ucken zwischen zwei Pro-
duktionsabteilungen (innerbetriebliche Logistik) und die Auslieferung der Ware an den Kunden
(Distribution), typische logistische Aufgaben. Das logistische System eines Unternehmens wird
auch als Logistikkette, bzw. in der englischen Literatur als
"
Supply Chain" bezeichnet und
nach Arnold, Isermann, Kuhn und Tempelmeier (2002) wie folgt definiert:
16
2.2 Organisatorische Anordnung und Struktur der Fertigung
"
Sie [Logistikkette, Anm. d. Verf.] umfasst den gesamten G¨uterfluss von den Lie-
feranten bis zum Unternehmen, innerhalb des Unternehmens und von dort zu den
Kunden. Sie kann als eine Folge von Transport-, Lager- und Produktionsprozessen
dargestellt werden. Bei mehrstufiger Produktion sind die jeweiligen Produktions-
prozesse ebenfalls durch Transport- und Lagerprozesse verbunden."
Besonders im Bereich der innerbetrieblichen Logistik sind die Aufgaben von Produktion und
Logistik eng miteinander verbunden (vgl. G¨unther und Tempelmeier (2000), S. 9).
2.2 Organisatorische Anordnung und Struktur der Fertigung
Die zielgerichtete Gestaltung und Planung des betrieblichen Produktionsprozesses ist Gegen-
stand der Produktionsplanung. Die Planung umfasst die Bereiche Produktionsprogrammpla-
nung, Produktionsablaufplanung und Produktionsfaktorplanung. Die Produktionsprogramm-
planung bestimmt welche Arten und Mengen von G¨utern innerhalb eines bestimmten Zeit-
raums hergestellt werden sollen. Die Produktionsablaufplanung legt fest, mit welchen Ferti-
gungsverfahren, innerhalb welchen Zeitraums die geplanten Produktionsmengen gefertigt wer-
den (vgl. W¨ohe (1993), S. 494ff). Die Produktionsfaktorplanung sorgt daf¨ur, dass die er-
forderlichen Produktionsfaktoren in der ben¨otigten Menge, zur rechten Zeit und am richtigen
Ort bereit gestellt werden (vgl. Neumann (1996), S. 3).
Die Bereiche Produktionsprogramm- und Produktionsfaktorplanung sind nicht Gegenstand die-
ser Abhandlung, sondern ausschließlich die Planung des Produktionsablaufs. Hierbei existieren
einerseits verschiedene M¨oglichkeiten der organisatorischen Gestaltung des Produktionsablaufs,
durch r¨aumliche Zusammenfassung und Verteilung von Betriebsmitteln, und andererseits Un-
terschiede der Struktur des Produktionsprozesses.
2.2.1 Organisatorische Anordnung der Arbeitssysteme
Bestimmte Gruppen von Betriebsmitteln k¨onnen r¨aumlich zu fertigungstechnischen Einheiten
zusammengefasst und zeitlich aufeinander abgestimmt werden (vgl. W¨ohe (1993), S. 499).
Im Zusammenhang mit der Produktionsablaufplanung wird die Fertigung in Bezug auf ihre
organisatorische Anordnung im Folgenden differenziert (vgl. Neumann (1996), S. 4f):
1. Baustellenfertigung: Das herzustellende Produkt ist ortsgebunden. Die Arbeitskr¨afte,
17
2 Grundlagen und Begriffsdefinitionen
Betriebsmittel und Werkstoffe m¨ussen zum Produkt gebracht werden.
2. Werkstattfertigung: Arbeitssysteme, die gleichartige Funktionen durchf¨uhren k¨onnen,
werden r¨aumlich in Werkst¨atten zusammengefasst. Das Produkt bewegt sich durch die
einzelnen Werkst¨atten.
3. Reihen- oder Linienfertigung: Die Arbeitssysteme werden dem Produktionsablauf ent-
sprechend angeordnet. Bei Bedarf werden die Werkst¨ucke weitertransportiert, d.h. der
Arbeitsfortschritt erfolgt ohne zeitliche Bindung. Die Werkst¨ucke k¨onnen auch zwischen
den Arbeitssystemen gelagert werden, was in der Praxis sehr schnell zu hohen Zwischen-
lagerbest¨anden f¨uhrt, insbesondere wenn keine ausreichende Bestandskontrolle erfolgt
und zwischen den Arbeitsstationen ausreichend Lagerfl¨ache vorhanden ist (vgl. G¨unther
und Tempelmeier (2000), S. 16).
4. Bei der Fließfertigung werden die Arbeitssysteme ebenfalls dem Produktionsablauf ent-
sprechend angeordnet. Es liegt zwischen den Arbeitsg¨angen allerdings eine zeitliche Bin-
dung vor. Der Materialfluss erfolgt synchron.
5. Zentrenproduktion: Die Arbeitssysteme werden r¨aumlich zusammengefasst und ferti-
gen eine Menge verwandter Produkte m¨oglichst komplett. Es ist im Vergleich mit der
Reihen- und Fließfertigung jedoch kein einheitlicher Materialfluss erforderlich. Hinsicht-
lich des Automatisierungsgrads existieren verschiedene Varianten. Bei einem flexiblen
Fertigungssystem (FFS) erfolgt die Produktion und der Materialfluss weitgehend au-
tomatisiert. Wird auf die Automatisierung verzichtet, spricht man von einer Fertigungs-
insel.
2.2.2 Struktur der Produktionsprozesse
Der Produktionsprozess l¨asst sich, neben der organisatorischen Anordnung, weiterhin anhand
der Struktur des Produktionsprozesses charakterisieren. Nach G¨unther und Tempelmeier (2000)
k¨onnen Produktionstypen nach ihrer Struktur wie folgt unterschieden werden:
· Form des Materialflusses
Bei einem glatten Materialfluss wird aus einer einzigen Werkstoffart eine Produktart
gefertigt. Wird eine Produktart aus mehreren Werkstoffarten gefertigt, spricht man von
einem konvergierenden Materialfluss. Dagegen wird bei einem divergierenden Ma-
terialfluss eine Werkstoffart aufgespaltet und mehrere Produktarten erzeugt. Werden in
18
2.3 Bestandsmanagement in einstufigen Logistiksystemen
einem Arbeitsgang mehrere Werkstoffarten eingesetzt und hieraus mehrere Produktarten
gefertigt, handelt es sich um einen umgruppierten Materialfluss.
· Kontinuit¨
at des Materialflusses
Die Kontinuit¨at des Materialflusses ist davon abh¨angig, ob die Materialflusselemen-
te w¨ahrend des Produktionsprozesses ununterbrochen oder in bestimmten zeitlichen
Abst¨anden zum n¨achsten Arbeitssystem weiter transportiert werden. Es kann zwischen
kontinuierlicher und diskontinuierlicher Produktion unterschieden werden.
· Anzahl der Arbeitsg¨
ange
Man unterscheidet hinsichtlich der Anzahl zur Herstellung eines Produkts erforderlichen
Arbeitsg¨ange zwischen ein- und mehrstufiger Produktion. Die Anzahl der Stufen h¨angt
von der Abgrenzung der Arbeitssysteme und der Definition der Arbeitsg¨ange ab.
· Ver¨
anderbarkeit der Arbeitsgangfolge
Des Weiteren kann man zwischen Produktionsprozessen mit vorgegebener Reihenfolge
der Arbeitsg¨ange und mit ver¨anderbarer Arbeitsgangfolge unterscheiden.
2.3 Bestandsmanagement in einstufigen Logistiksystemen
Die Notwendigkeit der Lagerung von Produkten entsteht immer dann, wenn ein Produkt vor
seinem Bedarfszeitpunkt geliefert wird. Dieser Fall tritt ein, wenn z.B. Rohmaterialien lediglich
zu bestimmten diskreten Zeitpunkten und in bestimmten Mengen bestellt werden. Ein Produkt
wird auch dann vor seinem Bedarfszeitpunkt geliefert, wenn aus Sicherheitsgr¨unden zu viel
Material bestellt wird, z.B. bei unbekannter Lieferzeit und Nachfrage, oder aus spekulativen
Gr¨unden, falls z.B. eine Preiserh¨ohung des Materials wahrscheinlich ist. Auf Grundlage dieser
Motive werden Lagerbest¨
ande folgendermaßen unterschieden (vgl. Minner (2000), S. 8):
· Losgr¨
oßenbestand
Bestellung und Produktion in Losen verursacht Lagerbest¨ande, die zwischen einer oberen
Grenze, nach Ankunft eines Loses, und einer unteren Grenze, vor Ankunft eines Loses,
schwankt. Losgr¨oßenbest¨ande haben ihre Ursache in technischen Restriktionen und in
Mengendegressionseffekten.
· Pipelinebestand
Aufgrund der Tatsache, dass Bearbeitungs- und Transportzeiten nicht unendlich klein
19
2 Grundlagen und Begriffsdefinitionen
sind, entstehen Pipelinebest¨ande. Sie umfassen die Materialien, die sich in Bearbeitung
befinden oder zwischen Bearbeitungsstationen transportiert werden. Best¨ande eines noch
nicht vollst¨andig abgearbeiteten Loses geh¨oren zu den Pipelinebest¨anden. Der Pipeline-
bestand wird auch Work-in-Process (WIP) genannt.
· Sicherheitsbestand
Sind Lieferzeiten, Nachfrage oder Bearbeitungszeiten mit Unsicherheit behaftet, verur-
sachen sie Sicherheitsbest¨ande. Sie sch¨utzen ein System vor Prognosefehlern.
· Spekulationsbestand
Falls f¨ur Materialien Preisanstiege erwartet werden, kann es von Vorteil sein diese zu
einem fr¨uheren Zeitpunkt zu bestellen und ¨uber diesen Zeitraum zu lagern.
· Saisonbestand
Antizipiert man saisonale Effekte auf die Nachfrage, werden Saisonbest¨ande gehalten,
um Nachfragespitzen befriedigen zu k¨onnen.
Klassifiziert man Best¨ande nach ihrem Auftreten innerhalb der Logistikkette unterscheiden
Simchi-Levi, Kaminsky und Simchi-Levi (2000) nach
· Rohmaterial,
· Work-in-process (WIP) und
· Endproduktbestand.
Das Rohmaterial wird von externen Zulieferern beschafft und steht vor der ersten Bearbei-
tungsstufe zur Verf¨ugung. Hierzu z¨ahlen der Losgr¨oßenbestand, der Sicherheitsbestand, der
Spekulationsbestand und der Saisonbestand. Nach Arnold, Isermann, Kuhn und Tempelmeier
(2002) entspricht der Work-in-Process (WIP) dem Pipelinebestand. Der WIP befindet sich
in Bearbeitung, im Transport oder wartet als Puffer zwischen den Produktionsstufen. Der End-
produktbestand (EP) umfasst alle Produkte, die nach der letzten Bearbeitungsstufe lagern.
Diese Produkte k¨onnen in Form von Losgr¨oßenbestand oder Sicherheitsbestand vorliegen.
Im einfachsten Fall besteht ein Lagerhaltungssystem aus einem einzigem Lager. F¨ur jedes
Produkt wird eine Lagerhaltungspolitik festgelegt mit deren Entscheidungsregeln (Dispositi-
onsregeln) bestimmt wird, wann und wie viel bestellt werden soll. Die Bestellung kann entweder
nach bestimmten Bestellintervallen r oder bei Unterschreitung eines Meldebestands (Bestell-
punkt) s ausgel¨ost werden. Die Bestellmenge ist hierbei entweder eine konstante Menge q oder
20
2.3 Bestandsmanagement in einstufigen Logistiksystemen
so festgelegt, dass das Lager bei sofortiger Lieferung bis auf einen Maximalbestand S auf-
gef¨ullt w¨are (vgl. Arnold, Isermann, Kuhn und Tempelmeier (2002), S. A3-65ff). Entsprechend
k¨onnen folgende Lagerhaltungspolitiken unterschieden werden (vgl. G¨unther und Tempelmeier
(2000), S. 261):
· (s,q)-Politik mit variablem Bestellzyklus und konstanter Bestellmenge,
· (r,S)-Politik mit konstantem Bestellzyklus und variabler Bestellmenge,
· (s,S)-Politik mit variablem Bestellzyklus und variabler Bestellmenge.
Die Dispositionsparameter q, r, s und S werden auf Basis eines deterministischen oder sto-
chastischen Lagerhaltungsmodells bestimmt (vgl. Arnold, Isermann, Kuhn und Tempelmeier
(2002), A3-65: Grundmodelle der Lagerhaltung).
Die Lagerhaltung unterliegt stochastischen Einfl¨ussen. Die Ursachen der Unsicherheit sind
zuf¨allige Schwankungen der Nachfrage und der Durchlaufzeit. Um den Nachfrageprozess mo-
dellieren zu k¨onnen ist das Kundenverhalten von Interesse, falls die Nachfrage nicht unmittelbar
befriedigt werden konnte. Dies kann folgende Auswirkungen auf die Reaktion des Kunden
haben (vgl. Minner (2000), S. 12):
· Der Kunde kann nicht warten bis das Produkt wieder verf¨ugbar ist und wird die Produkte
auch in Zukunft an einer anderen Stelle kaufen (lost customer).
· Der Kunde kann nicht warten bis das Produkt wieder verf¨ugbar ist. Auf k¨unftige Kauf-
entscheidungen hat dies jedoch keinen Einfluss (lost sales).
· Die Kundennachfrage wird vorgemerkt, da der Kunde solange warten kann, bis das Pro-
dukt wieder verf¨ugbar ist (backordering).
In den meisten Lagerhaltungsmodellen wird der lost sales- oder der backordering-Fall angenom-
men. Das zweite Kriterium zur Modellierung des Nachfrageprozesses ist die Nachfragemenge.
F¨ur den Nachfrageprozess wird eine Nachfrageverteilung f¨ur die kumulierte Nachfrage einer
Periode angenommen. Auf Basis von Vergangenheitsdaten wird eine theoretische Nachfrage-
verteilung gew¨ahlt und deren Parameter bestimmt. Meist wird dabei auf die Normal- oder die
Erlangverteilung zur¨uckgegriffen (vgl. Minner (2000), S. 12ff).
Der zweite mit Unsicherheit behaftete Faktor mit großem Einfluss auf die Lagerhaltung ist die
Durchlaufzeit. Im Allgemeinen ist die Durchlaufzeit (DLZ) gem¨aß Arnold, Isermann, Kuhn
21
2 Grundlagen und Begriffsdefinitionen
und Tempelmeier (2002) die Zeit, die eine ME von einem Punkt in einem Netzwerk zu ei-
nem anderen ben¨otigt. Im Kontext der Lagerhaltung wird die Durchlaufzeit als Zeitspanne
zwischen Bestellung und Lieferung betrachtet. Komponenten der Durchlaufzeit sind (vgl.
Minner (2000), S.20):
· Auftragsbearbeitungszeit
Diese Komponente beinhaltet administrative Prozesse auf der Bestellseite und der Seite
des Zulieferers.
· Wartezeit
Die Wartezeit ist der gr¨oßte Anteil der Durchlaufzeit. Sie entsteht sobald Auftr¨age auf
freie Bearbeitungsstationen warten oder zur Fertigung ben¨otigte Komponenten fehlen.
· Bearbeitungszeit
Dieser Zeitanteil besteht aus der eigentlichen Arbeitszeit an der Bearbeitungsstation und
h¨angt von den F¨ahigkeiten der Arbeiter und von Maschinenausf¨allen ab.
· Verpackungs- und Lagerungszeit
Nach der Bearbeitung werden Verpackung und Lagerung unabh¨angig von der Produk-
tion durchgef¨uhrt. Die Durchlaufzeit endet mit der Verf¨ugbarkeit f¨ur den Kunden. Die
Transportzeit zum Kunden ist kein Bestandteil der Durchlaufzeit, sondern Teil der Durch-
laufzeit anderer Prozesse.
Zur Modellierung eines Lagerhaltungssystems kann die Durchlaufzeit als deterministische oder
stochastische Gr¨oße angenommen werden. Zwischen der Durchlaufzeit, dem Work-in-Process
und der Nachfrage d besteht durch Littles Gesetz folgender Zusammenhang (vgl. Arnold,
Isermann, Kuhn und Tempelmeier (2002), S. A2-27):
W IP = d · DLZ.
(2.1)
Der Pipelinebestand im System kann bei konstantem Durchsatz nur gesenkt werden, wenn die
Durchlaufzeit abnimmt.
Die Lieferbereitschaft eines Lagers, die auch Servicegrad genannt wird, stellt das Maß f¨ur die
Befriedigung der Nachfrage dar. Der -Servicegrad entspricht dem Anteil der Bestellzyklen,
in denen keine Fehlmenge auftritt (vgl. Neumann (1996), S. 73).
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2.4 Bestandsmanagement in mehrstufigen Systemen
2.4 Bestandsmanagement in mehrstufigen Systemen
Ein einstufiges Lagerhaltungssystem ist nur ein Ausschnitt eines Gesamtsystems. Geht man von
einer einzigen Lagerstufe aus, beschr¨ankt sich das Bestandsmanagement auf die lokale Opti-
mierung von Best¨anden. Mehrstufige Lagerhaltungssysteme stellen in der Praxis die Regel
dar. Aufgabe des Bestandsmanagements ist es nun die systemweiten Best¨ande zu optimieren.
Schließt das System die Zulieferer- und die Kundenseite mit den zugeh¨origen Materialbewegun-
gen und Informationsfl¨ussen ein, gelangt man zu einer unternehmens¨ubergreifenden Sichtweise,
welche im Rahmen des sog. Supply Chain Managements (SCM) eine wichtige Rolle spielt
(vgl. Arnold, Isermann, Kuhn und Tempelmeier (2002), S. A3-69ff).
Die Koordinationsaufgabe des Bestandsmanagements eines mehrstufigen Systems besteht dar-
in die einzelnen Fertigungs- und Transportvorg¨ange mengenm¨aßig und zeitlich aufeinander
abzustimmen. Die Aktivit¨aten, die hierbei ausgef¨uhrt werden, k¨onnen als Lagerdispositionen
auf den Stufen eines Logistiknetzes angesehen werden, bei denen ¨uber die Materialbestellung
bei flussaufw¨arts liegenden Stufen und Lieferung von Produkten an flussabw¨arts liegende Stu-
fen zu entscheiden ist. Zur Unterst¨utzung dieser Koordinationsaktivit¨aten existieren mehrere
Konzepte f¨
ur die mehrstufige Lagerdisposition, die sich einerseits nach dem Vorliegen der
System- und Bedarfsinformation (lokal oder global) und andererseits hinsichtlich des Zen-
tralisierungsgrads der Bestandssteuerung (zentral oder dezentral) klassifizieren lassen (vgl.
Arnold, Isermann, Kuhn und Tempelmeier (2002), S. A3-71f).
Die folgenden Abschnitte geben einen ¨
Uberblick ¨uber die Konzepte bei zentraler und dezen-
traler Disposition.
2.4.1 Koordination des Materialflusses bei zentraler Bestandssteuerung
Die Planung, Steuerung und Durchf¨uhrung von Gesch¨aftsprozessen wird in der Praxis meist
durch computergest¨utzte Informations- und Planungssysteme unterst¨utzt, sog. Enterprise Re-
source Planning Systems (ERP-Systeme). Die ERP-Systeme enthalten u.a. Module zur operati-
ven Produktionsplanung und -steuerung, die auch als Produktionsplanungs- und -steuerungssysteme
(PPS-Systeme) bezeichnet werden (vgl. G¨unther und Tempelmeier (2000), S. 313). Die meis-
ten PPS-Systeme sind dadurch charakterisiert, dass s¨amtliche Entscheidungen der Produkti-
onsplanung und -steuerung von einer zentralen Planungsstelle getroffen werden (vgl. Corsten
(2000), S. 517). Voraussetzung f¨ur den Einsatz eines (zentralen) PPS-Systems ist die st¨andi-
ge Verf¨ugbarkeit des Systemzustands (globale Information). Die PPS-Systeme setzen sich aus
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Details
- Seiten
- Erscheinungsform
- Originalausgabe
- Jahr
- 2003
- ISBN (eBook)
- 9783832466725
- ISBN (Paperback)
- 9783838666723
- DOI
- 10.3239/9783832466725
- Dateigröße
- 1.3 MB
- Sprache
- Deutsch
- Institution / Hochschule
- Karlsruher Institut für Technologie (KIT) – Wirtschaftsingenieurwesen, Fördertechnik und Logistik
- Erscheinungsdatum
- 2003 (April)
- Note
- 1,0
- Schlagworte
- supply chain management logistik produktion produktionssteuerung bestandesmanagement
